基于混合云的城市交通大数据协同分析平台

对交通大数据的深入挖掘和分析,可以帮助政府更好的管理城市交通问题。本文构建了一种基于混合云技术支持多源异构数据存储、多学科模型集成、多形式可视化分析结果显示和多用户协同分析的城市交通大数据协同分析平台框架,并设计了平台用户的协作机制。

城市交通大数据融合分析在交通控制系统中的应用

论文讨论了面向公交优先的交通控制系统所需要的城市交通大数据融合分析,从应用角度梳理了交通大数据体系,提出了交通控制建模中数据分析方法的研究目标,给出了核心的研究方法。论文对交通大数据分析在交通控制平台的应用和发展进行了展望,明确了大数据分析的研究与应用价值。

基于城市交通监控大数据的行程时间估计

随着智慧交通的发展,越来越多的监控摄像头被安装在城市道路路口,这使得利用城市交通监控大数据进行车辆行程时间估计和路径查询成为可能。针对城市出行的行程时间估计问题,提出一种基于城市交通监控大数据的行程时间估计方法UTSD。首先,将交通监控摄像头映射到城市路网,并根据交通监控数据记录构建有向加权的城市路网图;然后,针对行程时间估计,构建时空索引和反向索引结构,时空索引用于快速检索所有车辆的摄像头记录,反向索引用于快速获取每辆车辆的行程时间和经过的摄像头轨迹,这两个索引大大提升了数据查询和行程时间估计的效率;最后,基于构建的索引,给出一种有效的行程时间估计和路径查询方法,根据出发时间、出发地和目的地,在时空索引结构上匹配出发地与目的地共有的车辆,再利用反向索引,快速获得行程时间估计与车辆路线。使用某省会城市的真实交通监控大数据进行实验评估,所提方法UTSD的准确率比基于有向图的Dijkstra最短路径算法和百度算法分别提高了65.02%和40.94%,且UTSD在以7天监控数据作为历史数据的情况下,平均查询时间低于0.3 s,验证了所提方法的有效性和高效性。